面向对象影像分类(样本模式)
遥感专题讲座——影像信息提取(四、面向对象特征提取)
面向对象的影像分类技术“同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。
本小节以ENVI中的面向对象的特征提取FX模块为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。
本专题包括以下内容：面向对象分类技术概述ENVI FX简介ENVI FX操作说明1、面向对象分类技术概述面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。
它主要分成两部分过程：影像对象构建和对象的分类。
影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。
比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。
影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于知识分类”。
这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等信息。
基于知识分类也是根据影像对象的熟悉来设定规则进行分类。
目前很多遥感软件都具有这个功能，如ENVI的FX扩展模块、易康（现在叫Definiens）、ERDAS的Objective模块、PCI的FeatureObjeX（新收购）等。
表1为三大类分类方法的一个大概的对比。
面向对象的分类方法几何信息、结构信息以及光谱信息一个个影像对象中高分辨率多光谱和全色影像速度比较慢表1 传统基于光谱、基于专家知识决策树与基于面向对象的影像分类对比表2、ENVI FX简介全名叫“面向对象空间特征提取模块—Feature Extraction”，基于影像空间以及影像光谱特征，即面向对象，从高分辨率全色或者多光谱数据中提取信息，该模块可以提取各种特征地物如车辆、建筑、道路、桥、河流、湖泊以及田地等。
遥感影像处理知识
1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
集成面向对象影像分析与KNN算法的多光谱遥感影像分类探讨
集成面向对象影像分析与KNN算法的多光谱遥感影像分类探讨作者：陆海霞何江刘立来源：《科技创新与应用》2019年第11期摘; 要：文章分别使用基于像元和基于对象的KNN分类器算法对1024*1024像元大小的宁夏中卫市地区15m空间分辨率Landsat8融合影像进行分类，比较二者分类效率和准确率，探讨其在影像分类上的不同。
研究表明无论是基于对象还是基于像元的KNN分类器算总体分类精度都在90%以上。
但基于对象的KNN分类器算法相比基于像元的总体分类精度提高1.9%，Kappa系数提高0.026。
且使用相同的训练样本进行训练和分类，基于对象的KNN分类器算法仅耗时0.281秒，而基于像元的KNN分类器算法耗时53分7.275秒。
关键词：基于对象;KNN分类器;影像分类中图分类号：K90 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2019）11-0027-04Abstract： This paper uses the pixel-based and object-based KNN classifier algorithm to classify the 15m spatial resolution Landsat8 fusion image of Ningxia Zhongwei City with a 1024*1024pixel size， compare the classification efficiency and accuracy， and explore its image classification.The research shows that the overall classification accuracy of both the object-based and pixel-based KNN classifiers is above 90%. However， the object-based KNN classifier algorithm improves the overall classification accuracy by 1.9% and the Kappa coefficient by 0.026. And using the same training samples for training and classification， the object-based KNN classifier algorithm only takes 0.281 seconds， while the pixel-based KNN classifier algorithm takes 53 minutes and 7.275 seconds.Keywords： object-based; KNN classifier; image classification引言機器学习法是一种从海量数据中自动或半自动寻找模式的过程，一旦模式被发现，则具有重复性，不同的解译人员，将该模式应用到其它类似的数据上可以得到相同的结果。
面向对象分类法arcgis
面向对象分类法arcgis 面向对象分类法（Object-Oriented Classification，OOC）是将遥感数据像素根据物体或地物类型进行分类的方法。
OOC分类法在遥感数据处理和应用中广泛使用，尤其是在地物覆盖类型分类方面。
ArcGIS是一款著名的GIS软件，它支持多种分类法。
本文将介绍面向对象分类法在ArcGIS中的应用。
一、面向对象分类法基本概念面向对象分类法是一种“基于物体”而不是基于像元的分类方法，它将像素组合成具有物理意义的物体（对象），例如建筑物、道路、水体等，然后再将这些物体分类为不同的地物类型。
OOC分类法通常分为三个步骤：物体分割、物体属性提取和物体分类。
1.物体分割物体分割是将像素聚集成具有物理意义的物体的过程。
这个过程通常使用图像分割算法来实现。
常用的分割算法有单阈值分割、多阈值分割、区域生长、水平集等。
2.物体属性提取物体属性提取是从物体中提取有意义的特征的过程。
这些特征可以用于下一步的分类过程。
物体属性提取通常使用遥感影像的光谱、纹理、形状、结构等特征来描述物体。
3.物体分类物体分类是将物体按照它们的物理意义分类的过程。
这个过程通常使用基于强分类器的机器学习方法来实现，例如支持向量机、随机森林等。
二、面向对象分类法在ArcGIS中的应用ArcGIS是一款功能强大的GIS软件，它支持多种遥感数据分类方法，包括像元分类、基于物体分类和混合分类等。
其中基于物体的分类法就是面向对象分类法。
使用ArcGIS进行面向对象分类法分析的步骤如下：1.数据准备首先需要准备一幅高分辨率的遥感影像，这个影像最好是多光谱遥感影像，因为多光谱遥感影像包含了丰富的地物信息，可以提高面向对象分类的精度。
其次需要准备一个数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM），这个DEM可以用于去除地形效应，提高分类的精度。
2.物体分割在ArcGIS中实现物体分割是通过“物体识别工具”来实现的。
基于多示例学习的高分辨率遥感影像面向对象分类
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修 订 日 期 ：０ １ １ 一 Ｏ ２ １— １ ｌ
基 金项 目： 国家 自然科学 基金 项 目（ ０ ７ １ ５ ； 苏省 自然科 学基金 （ Ｋ２ １ １ ２ 。 ４ ８ １９）江 Ｂ ０ ０ ８ ）
作 者简 介 ： 里木 ・ 阿 赛买 提 （ ９ ４ 男 ， １ ８ ￣） 维吾 尔族 ， 士 ， 硕 主要 研究 方 向 ： 遥感 图像处 理与应 用 、 器学 习在遥 感 图像 分析 中的应用 。 机
际应用 中都 取 得 了大 量 成 果 ［ 。在 多 示 例 学 习 １ ］ 中 ， 由示 例组 成 的包作 为训 练样 本 ， 将 包具 有概 念标
如何进行卫星影像处理和地物分类
如何进行卫星影像处理和地物分类卫星影像处理和地物分类是遥感技术中的重要环节，广泛应用于环境监测、城市规划、农业生产等领域。
本文将介绍如何进行卫星影像处理和地物分类的基本步骤和技术。
一、卫星影像处理的基本步骤1. 数据获取与预处理首先，需要获取卫星影像数据，可以通过购买商业卫星数据或者使用免费公开数据集。
在数据获取之后，需要对数据进行预处理，包括去除云、雪覆盖等干扰因素，以保证数据的质量。
2. 几何校正与配准卫星影像数据中存在着几何畸变，需要进行几何校正和配准。
几何校正是将卫星影像与地面真实位置对应起来，配准是将不同卫星影像或者不同时间的影像进行对比和拼接，以实现数据的一致性和连续性。
3. 影像增强与特征提取通过对卫星影像进行增强处理，可以提高影像质量，增强目标物体的特征。
例如，可以采用直方图均衡化、滤波等方法。
同时，还可以进行特征提取，提取影像中的纹理、形状、颜色等信息，为后续地物分类做准备。
4. 影像分类与解译影像分类是将卫星影像中的像素根据其所代表的地物类别进行划分的过程。
常用的分类方法有监督分类和非监督分类。
在监督分类中，需要提前准备一部分训练样本，通过机器学习算法对样本进行学习，然后将学习得到的模型应用到整个影像中进行分类。
非监督分类则是根据影像中的像素相似性进行自动分类，不需要提前准备训练样本。
二、地物分类的方法和技术1. 基于像素的分类基于像素的分类是指将影像中的每个像素单独进行分类，然后将分类结果组合起来得到最终的地物分类结果。
这种方法简单直接，但容易受到光照、阴影等因素的影响。
2. 面向对象的分类面向对象的分类是将相邻像素进行组合，形成具有一定独立性的矢量面状对象，然后对对象进行分类。
这种方法考虑了像素之间的空间关系，能够更好地反映地物的形状、纹理等特征。
3. 混合分类方法混合分类方法是将像素级分类和面向对象分类相结合，在保留像素级分类的精度的同时，利用面向对象分类的空间关系提取更多的地物信息。
面向对象的遥感影像分类技术
随着遥感技术的发展，高分辨率影像 越来越普及。面向对象分类方法能够 更好地适应高分辨率影像的特点，提 取出更多的地物细节信息。
02
遥感影像数据预处理
遥感影像数据来源及特点
来源
卫星、飞机、无人机等遥感平台获取 的影像数据。
特点
具有多源性、多时相性、多光谱性、 高分辨率等特点。
数据预处理流程
总结与展望
研究成果总结
01
面向对象遥感影像分类技术的优势
通过面向对象的方法，遥感影像分类技术能够更有效地提取地物特征，
降低分类误差，提高分类精度。
02
关键技术的突破
在特征提取、对象构建、分类器设计等方面取得了重要突破，推动了遥
感影像分类技术的发展。
03
多样化应用场景的实现
面向对象遥感影像分类技术已广泛应用于土地利用/覆盖分类、城市规
04
数据融合技术
将多源、多时相、多光谱的遥感影像 数据进行融合，提高影像数据的空间 分辨率和光谱分辨率。
03
面向对象分类方法原理及实现
面向对象分类方法的基本原理
对象的概念
01
在遥感影像中，对象是指具有相似光谱、纹理、形状等特征的
像素集合。
分层结构
02
面向对象分类方法通过构建分层结构，将影像划分为不同尺度
动态交互可视化
利用GIS等空间分析工具，实现分类结果的动态交互可视化，支持用 户自定义查询、分析和展示。
算法优化与改进方向
特征提取与选择
研究更有效的特征提取方法，如深度学习、纹理分析等， 提高分类器的性能；同时，针对特定应用需求，选择合适 的特征组合进行优化。
上下文信息利用
充分挖掘和利用遥感影像中的上下文信息，如空间关系、 地物形状等，提高分类的准确性；研究基于图模型、条件 随机场等方法的上下文建模技术。
卫生信息管的理复习
卫生信息管的理复习卫生信息管理复习。
第一章卫生信息管理概论第二章卫生信息资源管理第一节卫生信息资源管理概述 1、信息狭义：指经过加工整理后，对于接收（使用）者具有某种使用价值的数据、消息、情报、资料等的总称。
广义：信息是反映客观事物的现象、特征及其相互联系的一种普遍形式，是语言、文字、符号、声像、图形、消息、情报等的总称。
资源资源是人类社会和客观世界中可以创造物质财富和精神财富的原始状态达到一定数量的客观存在形态,如土地资源、矿产资源、森林资源、石油资源、人力资源等。
按社会属性区分，资源包括自然资源和社会资源两大类。
信息资源狭义：信息资源等同于文献、数据和知识广义：指信息活动中的各种要素的总称，包括信息、设备、技术与信息生产者等。
2、信息转换成信息资源的条件：1）.信息的需求性 2）.信息的可获得性 3）.信息的价值性 3 信息资源卫生信息资源定义人类社会信息活动中大量累积起来的以1/ 19信息为核心的各类信息活动要素的集合人类在医疗卫生社会活动中所累积的以与健康相关的信息为核心的各类信息活动要素的集合要素①信息生产者、②信息技术、③设备、设施、④资金等①卫生信息生产者（管理者、统计学家、流行病学家、医务人员、数据收集与处理人员）、②卫生信息或数据、③设施、设备（仪器、计算机）④资金等 4 信息资源的一般特征 1.）作为生产要素的人类需求性 2.）稀缺性 3.）使用方向的可选择性 5 信息资源的特殊性： 1.）共享性 2.）时效性 3.）不同一性 4.）驾奴性 5.）累积性和再生性: 6、信息资源管理的含义：狭义的信息资源管理是指对信息本身即信息内容实施管理的过程。
广义的信息资源管理是指对信息内容及与信息内容相关的资源如设备、设施、技术、投资、信息人员等进行管理的过程。
卫生信息资源管理：是指对卫生、医疗、保健工作中信息活动的各种因素（信息、技术、人员、机构等）进行合理地统计、组织和控制，以及为实现卫生信息资源的充分开发和有效利用所进行的综合管理。
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面向对象影像分类（基于样本）
1、进行尺度为100的影像分割。
2、在Class Hierarchy中点右键，选择Insert class，依次建立四个类：房屋、道路、湖泊、草地。
3、编辑特征空间：选择菜单“Classification -> Nearest Neighbor -> Edit Standard NN Feature Space”，双击左边的特征列表中的特征，选择以下一些特征，如下图：
4、应用分类规则：选择菜单“Classification -> Nearest Neighbor -> Apply Standard NN to Classes”把它插入到类描述中，选择左边框中的类，单击，即可将该类加入到右边的框中，如下图：
点击OK后，在Class Hierarchy中双击一个类，如草地，可以看出分类特征已经添加到
该类中，如下图：
5、选择样本：选择菜单View -> toolbar -> sample，打开样本导航器，如下图：
选择按钮，打开样本编辑器，如下图：
6、选择类的样本：从样本编辑器中的Active Class中选择需要选择样本的类，如草地，在分割图上点击样例对象,当你单击一个类时，它的特征值在每个列出的特征被以高亮度的红色指示显示，这样可以使您对比不同对象它们的相关特征值，如下图：
该类的样本，选择后样本编辑器会成为如下的状态：
依次为所有的类选择足够的样本。
7、执行分类：在Process Tree中选择Append New，Algorithm中选择Basic Classification -> Classification，在Algorithm Parameters的Active Classes中选择“草地、道路、房屋、湖泊”，
设置如下图：
点击OK后，再右键选择Execute，即可得到分类结果：
对于分类图中的白色区域，表示这些对象没有被分类，只需要将这些对象添加到相应的类中，再重新进行分类，就可以得到正确的分类结果了，重新分类后的结果如下：。